package sword_offer;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * @author Synhard
 * @version 1.0
 * @class Code40
 * @description 剑指 Offer 41. 数据流中的中位数
 * 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。
 * 如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。
 *
 * 例如，
 *
 * [2,3,4] 的中位数是 3
 *
 * [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5
 *
 * 设计一个支持以下两种操作的数据结构：
 *
 * void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。
 * double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。
 * 示例 1：
 *
 * 输入：
 * ["MedianFinder","addNum","addNum","findMedian","addNum","findMedian"]
 * [[],[1],[2],[],[3],[]]
 * 输出：[null,null,null,1.50000,null,2.00000]
 * 示例 2：
 *
 * 输入：
 * ["MedianFinder","addNum","findMedian","addNum","findMedian"]
 * [[],[2],[],[3],[]]
 * 输出：[null,null,2.00000,null,2.50000]
 *  
 *
 * 限制：
 *
 * 最多会对 addNum、findMedian 进行 50000 次调用。
 *
 * @tel 13001321080
 * @email 823436512@qq.com
 * @date 2021-07-07 9:10
 */
public class Code40 {
    public static void main(String[] args) {
        MedianFinder m = new MedianFinder();
        m.addNum(4);
        m.addNum(3);
        m.addNum(5);
        m.addNum(2);
        m.addNum(1);
        System.out.println(m.findMedian());
    }
}

class MedianFinder {

    List<Integer> heap1;
    List<Integer> heap2;

    /** initialize your data structure here. */
    public MedianFinder() {
        heap1 = new ArrayList<>(); // 大根堆
        heap2 = new ArrayList<>(); // 小根堆
        heap1.add(Integer.MIN_VALUE);
        heap2.add(Integer.MAX_VALUE);
    }

    public void addNum(int num) {
        if (heap1.size() == 1 && heap2.size() == 1) {
            heap2.add(num);
            buildHeap(heap2, 0);
            return;
        }
        double medium = findMedian();
        if (num > medium) { // 应该往小根堆中放
            if (heap2.size() - heap1.size() > 0) {
                heap1.add(heap2.remove(0));
                buildHeap(heap1, 1);
                heap2.add(num);
                buildHeap(heap2, 0);
                return;
            }
            heap2.add(num);
            buildHeap(heap2, 0);
        } else { // 应该往大根堆中放
            if (heap1.size() - heap2.size() > 0) {
                heap2.add(heap1.remove(0));
                buildHeap(heap2, 0);
                heap1.add(num);
                buildHeap(heap1, 1);
                return;
            }
            heap1.add(num);
            buildHeap(heap1, 1);
        }
    }

    public double findMedian() {
        int size1 = heap1.size();
        int size2 = heap2.size();
        if (((size1 + size2) & 1) == 0) {
            return (heap1.get(0) + heap2.get(0)) / 2.0;
        } else {
            return size1 > size2 ? heap1.get(0) : heap2.get(0);
        }
    }

    /*
     * @description
     * @param heap 要调整的堆
	 * @param flag 0为小根堆1为大根堆
     * @return void
     * @author Synhard
     * @date 2021-07-07 9:56
     */
    private void buildHeap(List<Integer> heap, int flag) { // 调整堆的函数
        int size = heap.size();
        if (flag == 0) {
            for (int i = (size - 1) >> 1; i > -1; i--) {
                int k = i; // 记录当前调整的结点
                while ((k << 1) + 1 < size) {
                    int smallerIndex = (k << 1) + 1;
                    if (smallerIndex + 1 < size && heap.get(smallerIndex) > heap.get(smallerIndex + 1)) {
                        smallerIndex++;
                    }
                    if (heap.get(k) > heap.get(smallerIndex)) {
                        int temp = heap.get(k);
                        heap.set(k, heap.get(smallerIndex));
                        heap.set(smallerIndex, temp);
                        k = smallerIndex;
                    } else {
                        break;
                    }
                }
            }
        } else {
            for (int i = (size - 1) >> 1; i > -1; i--) {
                int k = i; // 记录当前调整的结点
                while ((k << 1) + 1 < size) {
                    int biggerIndex = (k << 1) + 1;
                    if (biggerIndex + 1 < size && heap.get(biggerIndex) < heap.get(biggerIndex + 1)) {
                        biggerIndex++;
                    }
                    if (heap.get(k) < heap.get(biggerIndex)) {
                        int temp = heap.get(k);
                        heap.set(k, heap.get(biggerIndex));
                        heap.set(biggerIndex, temp);
                        k = biggerIndex;
                    } else {
                        break;
                    }
                }
            }
        }
    }

}

/*
思路是使用两个堆
一个是大根堆 另一个是小根堆
如果当前要添加的数字大于中值的话放入大根堆
小于放入小根堆
同时要维护大根堆和小根堆的结点个数相差最多是1个
取中位数的时候，如果两个堆个数相等则是两个堆的平均值
如果不相等的话则是结点个数较大(大于另一个堆1)的堆顶
 */